通过量化分析优化日内回转交易的仓位调整时机，可以遵循以下几个步骤：

1. 数据收集：
- 收集历史交易数据，包括价格、成交量、订单流等。
- 获取宏观经济数据和市场情绪指标，如利率、通货膨胀率、市场波动性指数等。

2. 特征工程：
- 从原始数据中提取有用的特征，如价格变动、成交量变化、价格波动率等。
- 考虑时间序列分析，提取趋势、季节性等特征。

3. 模型选择：
- 选择合适的量化模型，如时间序列模型（ARIMA、GARCH）、机器学习模型（随机森林、支持向量机、神经网络）等。
- 对于日内交易，可以考虑使用高频数据模型，如卡尔曼滤波器或基于订单流的模型。

4. 信号生成：
- 利用选定的模型生成交易信号，这些信号可以是基于价格突破、成交量异常、价格与成交量的背离等。
- 设计信号过滤机制，以减少噪音和假信号。

5. 风险管理：
- 确定仓位大小和止损点，这可以通过历史模拟和压力测试来优化。
- 实施动态风险管理策略，如波动率调整仓位大小。

6. 回测：
- 在历史数据上进行回测，评估策略的表现。
- 检查策略的稳定性和适应性，确保在不同市场条件下都能保持一致的表现。

7. 优化：
- 根据回测结果调整模型参数，优化信号生成逻辑。
- 考虑市场微观结构的变化，如交易成本、滑点等，对策略进行调整。

8. 实时监控与调整：
- 实施实时监控系统，跟踪策略的表现和市场条件的变化。
- 根据市场反馈和新的数据，动态调整策略和仓位。

9. 合规性检查：
- 确保所有交易活动符合监管要求和公司政策。

10. 持续学习：
- 随着市场条件的变化，持续更新和学习新的量化分析技术和模型。

通过这些步骤，你可以构建一个基于量化分析的日内回转交易策略，以优化仓位调整时机。记住，量化交易是一个持续的过程，需要不断地评估、调整和优化策略以适应市场的变化。